r****r
发帖数: 379 | 1 许多人每天花大量的时间研究几个一个或两个基因和一个功能的关系，最后得到的结果
就是干涉这个基因，可以影响某个功能，但这个对我们理解生物学有多大帮助呢？
cancer biology领域发了那么多文章，人们受益多少呢？
如果我们不能了解多分子（可能是蛋白，小rna和其它一些分子）之间的关系如何决定
一个功能，怎么能更确切地依据这个去开发药物治疗疾病呢？
ips只是转了三个基因就实现了一个伟大的梦想，何大一整个cocktail就得到完全不同
的治疗效果，又有多少领域需要我们去从多分子之间的关系入手去回答我们的问题呢？
我们怎样才能让每个实验室都可以去定量地去研究多个基因之间地关系怎么决定一个生
物学功能呢？我们不一定都要象一些实验室那样采集大量的数据去做系统生物学，也许
换一种研究方法让我们的数据信息量更大。 |
A****t
发帖数: 141 | |
b********p
发帖数: 875 | |
f********7
发帖数: 59 | 4 道生一，一生二，二生三，三生万物。
【在 r****r 的大作中提到】
: 许多人每天花大量的时间研究几个一个或两个基因和一个功能的关系，最后得到的结果
: 就是干涉这个基因，可以影响某个功能，但这个对我们理解生物学有多大帮助呢？
: cancer biology领域发了那么多文章，人们受益多少呢？
: 如果我们不能了解多分子（可能是蛋白，小rna和其它一些分子）之间的关系如何决定
: 一个功能，怎么能更确切地依据这个去开发药物治疗疾病呢？
: ips只是转了三个基因就实现了一个伟大的梦想，何大一整个cocktail就得到完全不同
: 的治疗效果，又有多少领域需要我们去从多分子之间的关系入手去回答我们的问题呢？
: 我们怎样才能让每个实验室都可以去定量地去研究多个基因之间地关系怎么决定一个生
: 物学功能呢？我们不一定都要象一些实验室那样采集大量的数据去做系统生物学，也许
: 换一种研究方法让我们的数据信息量更大。
|
g**********t
发帖数: 475 | 5 当我们有高通量的定量实验方法的时候生物学理论的定量化才有希望。 |
p*****m
发帖数: 7030 | 6 我觉得high-throughput和quantitative不一定是一回事 一般认为高通量一定要quanti
tative 不过我更倾向于聪明的设计assay使得可以高通量的做qualitative的事情
【在 r****r 的大作中提到】
: 许多人每天花大量的时间研究几个一个或两个基因和一个功能的关系，最后得到的结果
: 就是干涉这个基因，可以影响某个功能，但这个对我们理解生物学有多大帮助呢？
: cancer biology领域发了那么多文章，人们受益多少呢？
: 如果我们不能了解多分子（可能是蛋白，小rna和其它一些分子）之间的关系如何决定
: 一个功能，怎么能更确切地依据这个去开发药物治疗疾病呢？
: ips只是转了三个基因就实现了一个伟大的梦想，何大一整个cocktail就得到完全不同
: 的治疗效果，又有多少领域需要我们去从多分子之间的关系入手去回答我们的问题呢？
: 我们怎样才能让每个实验室都可以去定量地去研究多个基因之间地关系怎么决定一个生
: 物学功能呢？我们不一定都要象一些实验室那样采集大量的数据去做系统生物学，也许
: 换一种研究方法让我们的数据信息量更大。
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r****r
发帖数: 379 | 7 现在有的地方proteomics定量水准很不错啊，几年之后应该就可以普及到大部分地方。
另外，你这里讲的是定量检测吧，是不是也应该包括定量干涉呢？
【在 g**********t 的大作中提到】
: 当我们有高通量的定量实验方法的时候生物学理论的定量化才有希望。
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r****r
发帖数: 379 | 8 呵呵，聪明的设计加上定量的输出
前几天刚和一个朋友聊到这个，如果能把你的qualitative的readout换成另外一种可定
量测量的readout，这样最终两者都结合起来岂不是更好:)
quanti
【在 p*****m 的大作中提到】
: 我觉得high-throughput和quantitative不一定是一回事 一般认为高通量一定要quanti
: tative 不过我更倾向于聪明的设计assay使得可以高通量的做qualitative的事情
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p*****m
发帖数: 7030 | 9 这个肯定的 我说qualitative也不是说anecdotal了 而是说应该通过设计使得你研究的
东西是一种非常强的quantitative现象 以至于可以用qualitative描述 我个人不是很喜
欢揪着似是而非的quantitative property来研究。
【在 r****r 的大作中提到】
: 呵呵，聪明的设计加上定量的输出
: 前几天刚和一个朋友聊到这个，如果能把你的qualitative的readout换成另外一种可定
: 量测量的readout，这样最终两者都结合起来岂不是更好:)
:
: quanti
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r****r
发帖数: 379 | 10 exactly，我非常喜欢你的思维角度。
以细胞为例，很多readout，一旦可以实现定量化，则可以极为方便地进行高通量筛选
。现在问题在于你说的，要“通过设计使得你研究的东西是一种非常强的quantitative
现象，以至于可以用qualitative描述”。反过来现实中可能是定义好你的功能研究，然后尽力去设计能反映这种功能的定量输出。
现在分化，凋亡和增值之类的都相对比较容易定量化，而还有更多的细胞功能，比如细胞迁移这一类并没有太多人在做这个事情。如果大家都努力将定性的功能分析转化成一个定量的
判断，那么就可以让高通量筛选服务于每一个实验室，而且输出的定量化也可以反过来借
助模型帮助分析定量化的基因扰动如何影响细胞功能。
我也不喜欢那种没法和定性功能联系在一起的定量数据。
很喜
【在 p*****m 的大作中提到】
: 这个肯定的 我说qualitative也不是说anecdotal了 而是说应该通过设计使得你研究的
: 东西是一种非常强的quantitative现象 以至于可以用qualitative描述 我个人不是很喜
: 欢揪着似是而非的quantitative property来研究。
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g**********t
发帖数: 475 | 11 定量干涉当然很重要，最理想的情况是：
定量数据-〉理论模型->模型推论-〉定量扰动（检验推论）-〉定量数据-〉优化的理论
模型
如上过程如能完全自动化，生物学成为下一门物理的时间就不远了。
【在 r****r 的大作中提到】
: 现在有的地方proteomics定量水准很不错啊，几年之后应该就可以普及到大部分地方。
: 另外，你这里讲的是定量检测吧，是不是也应该包括定量干涉呢？
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b******l
发帖数: 1632 | 12 high-throughput 的一个作用就是可以借助海量数据来解决 bio 领域最让人头大的
variation 的问题，通过 statistics 来获得对某种行为的 reliable 的描述。
比如说，我过去研究的一个简单的细胞行为，variation 大到让人绝望。最后我用了一
种特殊的 metric 来建立 billion-level database，再用 bayasian model 来重新描
述同一个的细胞行为，那个清晰，漂亮和稳定啊。但这种方法就需要海量数据采集，必
须用 high-throughput 的方法。
quanti
结果
决定
不同
呢？
个生
也许
【在 p*****m 的大作中提到】
: 我觉得high-throughput和quantitative不一定是一回事 一般认为高通量一定要quanti
: tative 不过我更倾向于聪明的设计assay使得可以高通量的做qualitative的事情
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b******l
发帖数: 1632 | 13 定量研究的一个关键问题或者说机遇就是 distributions。也就是说，定量研究给出的
，往往不是简单的一个个值，而是一个个的 distributions，数据分析时需要研究
distributions 之间的 mapping 关系。现有的数学工具往往都不行，必须自己开发新
的数学工具。比如说，一个简单的 t-test，如果每个量都是一个 distribution，那目
前就没有现成的数学方法来做。这个对 biologists 来说是困难，对于做
bioinformatics 的来说，就是机遇。
方。
【在 g**********t 的大作中提到】
: 定量干涉当然很重要，最理想的情况是：
: 定量数据-〉理论模型->模型推论-〉定量扰动（检验推论）-〉定量数据-〉优化的理论
: 模型
: 如上过程如能完全自动化，生物学成为下一门物理的时间就不远了。
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b******l
发帖数: 1632 | 14 几个问题：非线性，历史依赖性，curse of dimensionality，scalability。
这就导致了你说得这种研究模式在生物领域，社会学领域，尤其是政治和贸易领域的很多
问题中很难应用。对于那些问题，需要新的工具。
方。
【在 g**********t 的大作中提到】
: 定量干涉当然很重要，最理想的情况是：
: 定量数据-〉理论模型->模型推论-〉定量扰动（检验推论）-〉定量数据-〉优化的理论
: 模型
: 如上过程如能完全自动化，生物学成为下一门物理的时间就不远了。
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g**********t
发帖数: 475 | 15 你是指理论工具还是实验工具？
很多
【在 b******l 的大作中提到】
: 几个问题：非线性，历史依赖性，curse of dimensionality，scalability。
: 这就导致了你说得这种研究模式在生物领域，社会学领域，尤其是政治和贸易领域的很多
: 问题中很难应用。对于那些问题，需要新的工具。
:
: 方。
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b******l
发帖数: 1632 | 16 both
【在 g**********t 的大作中提到】
: 你是指理论工具还是实验工具？
:
: 很多
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l*********s
发帖数: 5409 | 17 对这个有兴趣,能问下那里发表呢?
【在 b******l 的大作中提到】
: high-throughput 的一个作用就是可以借助海量数据来解决 bio 领域最让人头大的
: variation 的问题，通过 statistics 来获得对某种行为的 reliable 的描述。
: 比如说，我过去研究的一个简单的细胞行为，variation 大到让人绝望。最后我用了一
: 种特殊的 metric 来建立 billion-level database，再用 bayasian model 来重新描
: 述同一个的细胞行为，那个清晰，漂亮和稳定啊。但这种方法就需要海量数据采集，必
: 须用 high-throughput 的方法。
:
: quanti
: 结果
: 决定
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r****r
发帖数: 379 | 18 现在的bottleneck在哪里呢？或者说如果要实现整个过程，那么从哪个节点入手更容易
获得突破并形成多米诺骨牌效应推动整个链条的运作呢？
我理解的是问题在于这个完整的过程如果能被大部分实验室应用，那么产生的需求就会
极大推动整个研究链条上的各项服务和产品的发展，并最终使整个过程更加成熟。
现在有一些大的中心在做这个事，可我理解，如果大部分实验室不能加入到这个研究过
程，那么这里面最重要的一个，定量数据（功能）的多样化会非常有限。
如果要启动大部分实验室都进入这个研究过程，也许在初期并不需要从定量数据到定量
扰动之间的这个模型建设。
【在 g**********t 的大作中提到】
: 定量干涉当然很重要，最理想的情况是：
: 定量数据-〉理论模型->模型推论-〉定量扰动（检验推论）-〉定量数据-〉优化的理论
: 模型
: 如上过程如能完全自动化，生物学成为下一门物理的时间就不远了。
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f********n
发帖数: 6465 | 19 对于我们母语非生物的来说，可能永远也学不好。
所以大多数人都不要搞科研了。只让美国人英国人去搞？
【在 b********p 的大作中提到】
: 先把你的英语学好再说
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s***e
发帖数: 911 | 20 其实很多的困难根本就是直接测量困难. 间接测量离结论之间隔着许多步骤, 步步都需
要讨论猜测. 我刚开始读生物paper时, 经常出现的困难就是如何理解示意图. 物理里
面的示意图, 一般就是结论. 示意图是帮助理解该结论. 生物里面一大堆示意图是隔着
许多步骤导致的猜想, 连推论都算不上. 但是paper的写法经常让人觉得这就是机制.
Title也写得非常直接自信. 学物理的转来作点生物问题, 开始时经常因此被误导.
很多
【在 b******l 的大作中提到】
: 几个问题：非线性，历史依赖性，curse of dimensionality，scalability。
: 这就导致了你说得这种研究模式在生物领域，社会学领域，尤其是政治和贸易领域的很多
: 问题中很难应用。对于那些问题，需要新的工具。
:
: 方。
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b******l
发帖数: 1632 | 21 我来说个简化过的例子吧，来解释一下其中的一条：历史依赖性。细胞培养在 serum-
free 的 medium 里，然后给一个 0.3% 的 serum step，发现细胞不会 proliferate；
如果先给一个 20%x5hr 的 serum shock，再给 0.3% 的 serum step，细胞就会
proliferate。也就是说，0.3% 的 serum level 是否会促使 proliferation，取决于
之前有没有过一个 serum shock。[1]
我的问题：如何寻找到某种提供 serum 的 stragety，可以使得细胞 proliferate，同
时使得提供给细胞的 serum 最少。也就是说，寻找某种 temporal serum level
profile，使得细胞 proliferate，同时使得这个 profile 下面的面积最小。这个问题
的生物学上意义可想而知了。目前大家主要研究的是一个信号的 on 或者 off，有或无
。而 in vivo 大部分信号都是小幅波动的，最常见的波动周期是 24hr。根据我现在的
模拟结果，和 consta
【在 s***e 的大作中提到】
: 其实很多的困难根本就是直接测量困难. 间接测量离结论之间隔着许多步骤, 步步都需
: 要讨论猜测. 我刚开始读生物paper时, 经常出现的困难就是如何理解示意图. 物理里
: 面的示意图, 一般就是结论. 示意图是帮助理解该结论. 生物里面一大堆示意图是隔着
: 许多步骤导致的猜想, 连推论都算不上. 但是paper的写法经常让人觉得这就是机制.
: Title也写得非常直接自信. 学物理的转来作点生物问题, 开始时经常因此被误导.
:
: 很多
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s***e
发帖数: 911 | 22 你举的例子都太复杂了. 我举个更简单的, 已经足以说明很多生物复杂问题需要依赖直
接测量才能有效定量化. Mitotic chromosome究竟是有个rigid protein scaffold,
DNA绕在上面; 还是一个DNA network, protein只是提供网格节点的稳定性? 以前猜东
猜西, 也不如抓住一个chromosome, 测量它的力学响应, 以及MNase对这个力学响应的
理解深刻. 结论是mitotic chromosome是一个DNA network. 而且是一个非常松散的网
络.
Poirier MG, Marko JF. Free in PMC Mitotic chromosomes are chromatin networks
without a mechanically contiguous protein scaffold. Proc Natl Acad Sci U S
A. 2002 Nov 26;99(24):15393-7. Epub 2002 Nov 18.
【在 b******l 的大作中提到】
: 我来说个简化过的例子吧，来解释一下其中的一条：历史依赖性。细胞培养在 serum-
: free 的 medium 里，然后给一个 0.3% 的 serum step，发现细胞不会 proliferate；
: 如果先给一个 20%x5hr 的 serum shock，再给 0.3% 的 serum step，细胞就会
: proliferate。也就是说，0.3% 的 serum level 是否会促使 proliferation，取决于
: 之前有没有过一个 serum shock。[1]
: 我的问题：如何寻找到某种提供 serum 的 stragety，可以使得细胞 proliferate，同
: 时使得提供给细胞的 serum 最少。也就是说，寻找某种 temporal serum level
: profile，使得细胞 proliferate，同时使得这个 profile 下面的面积最小。这个问题
: 的生物学上意义可想而知了。目前大家主要研究的是一个信号的 on 或者 off，有或无
: 。而 in vivo 大部分信号都是小幅波动的，最常见的波动周期是 24hr。根据我现在的
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D******n
发帖数: 2836 | 23 你举的例子也是复杂
看看蛋白结构预测与蛋白对接吧。
已经是很纯粹简单的系统了，还是没办法搞好。
networks
S
【在 s***e 的大作中提到】
: 你举的例子都太复杂了. 我举个更简单的, 已经足以说明很多生物复杂问题需要依赖直
: 接测量才能有效定量化. Mitotic chromosome究竟是有个rigid protein scaffold,
: DNA绕在上面; 还是一个DNA network, protein只是提供网格节点的稳定性? 以前猜东
: 猜西, 也不如抓住一个chromosome, 测量它的力学响应, 以及MNase对这个力学响应的
: 理解深刻. 结论是mitotic chromosome是一个DNA network. 而且是一个非常松散的网
: 络.
: Poirier MG, Marko JF. Free in PMC Mitotic chromosomes are chromatin networks
: without a mechanically contiguous protein scaffold. Proc Natl Acad Sci U S
: A. 2002 Nov 26;99(24):15393-7. Epub 2002 Nov 18.
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s***e
发帖数: 911 | 24 要比简单, 看这个:
Unraveling the structure of DNA during overstretching by using multicolor,
single-molecule fluorescence imaging
PNAS, 106, 18231, 2009
Peeling back the mystery of DNA overstretching
PNAS, 106, 18047, 2009
DNA stretching mystery solved
http://www.rsc.org/chemistryworld/News/2009/October/19100902.asp
第一篇paper自称解决了个15年的争议问题. 后面两个都是被该paper鼓舞, 出来支持的
. 这是个什么问题呢? 其实就是如何理解DNA在受到大拉力的情况下的响应问题. 在65
Piconewton的力下, DNA会突然伸长到B-form contour length的1.7倍. 争论是关于这
个伸长是因为force induced DNA melting, 还是forc
【在 D******n 的大作中提到】
: 你举的例子也是复杂
: 看看蛋白结构预测与蛋白对接吧。
: 已经是很纯粹简单的系统了，还是没办法搞好。
:
: networks
: S
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w******y
发帖数: 8040 | 25 似乎single-molecule imaging能回答大多数分子水平的问题
too see is too believe
生物学的变革应该快来了吧
65
new
15
【在 s***e 的大作中提到】
: 要比简单, 看这个:
: Unraveling the structure of DNA during overstretching by using multicolor,
: single-molecule fluorescence imaging
: PNAS, 106, 18231, 2009
: Peeling back the mystery of DNA overstretching
: PNAS, 106, 18047, 2009
: DNA stretching mystery solved
: http://www.rsc.org/chemistryworld/News/2009/October/19100902.asp
: 第一篇paper自称解决了个15年的争议问题. 后面两个都是被该paper鼓舞, 出来支持的
: . 这是个什么问题呢? 其实就是如何理解DNA在受到大拉力的情况下的响应问题. 在65
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s***e
发帖数: 911 | 26 好像是的. 调控细胞运动的机制很复杂. 分子水平上参与的分子非常多. 其中一个是
Talin-Vinculin interaction. 一个猜想的机制认为细胞前沿extension-retraction会
导致Talin unfolding-refolding. Unfolding会导致Vinculin binding. 这个coupling
被认为是个细胞mechano sensing的机制. 最近Michael Sheetz组里一个工作就在单分子
水平上直接验证了这个猜想.
Science 30 January 2009:
Vol. 323. no. 5914, pp. 638 - 641
DOI: 10.1126/science.1162912
Prev | Table of Contents | Next
Reports
Stretching Single Talin Rod Molecules Activates Vinculin Binding
Armando del Rio,1 Raul Perez-Jimenez,1 Ruchuan Liu,2 Per
【在 w******y 的大作中提到】
: 似乎single-molecule imaging能回答大多数分子水平的问题
: too see is too believe
: 生物学的变革应该快来了吧
:
: 65
: new
: 15
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D******n
发帖数: 2836 | 27 你说的这些都是case by case。
对于蛋白结构预测，答案就在那里，每个蛋白结构就是一个答案，谜面就是氨基酸一级
序列，然后有几千个cases（蛋白结构很多是redundant的）。 可是大家就是没有figur
e out这个一级到三级的秘密。连driven force也吵到现在，backbone hydrogen/local
secondary strucure driven or hydrophobic force driven?
coupling
分子
【在 s***e 的大作中提到】
: 好像是的. 调控细胞运动的机制很复杂. 分子水平上参与的分子非常多. 其中一个是
: Talin-Vinculin interaction. 一个猜想的机制认为细胞前沿extension-retraction会
: 导致Talin unfolding-refolding. Unfolding会导致Vinculin binding. 这个coupling
: 被认为是个细胞mechano sensing的机制. 最近Michael Sheetz组里一个工作就在单分子
: 水平上直接验证了这个猜想.
: Science 30 January 2009:
: Vol. 323. no. 5914, pp. 638 - 641
: DOI: 10.1126/science.1162912
:
: Prev | Table of Contents | Next
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s***e
发帖数: 911 | 28 事实上大蛋白质的folding肯定不是一个简单的物理问题. 现在作蛋白质folding预测的
都是小蛋白. 大点的蛋白有chaperon帮忙. 此外细胞内部是个crowding的环境.
Crowding对蛋白质folding有没有影响我不清楚. 不过纯粹的靠crowding就能fold DNA
到很小的尺寸. 这个还是很惊人的.
Macromolecular Crowding Induced Elongation and Compaction of Single DNA
Molecules Confined in a Nanochannel
C. Zhang, P.G. Shao, J.A. van Kan, and J.R.C. van der Maarel
Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of
America, 106, 16651-16656 (2009).
这篇文章里, 50 um长的DNA 单靠 crowding就被fold到一个globular 结构, 大概300
nm
【在 D******n 的大作中提到】
: 你说的这些都是case by case。
: 对于蛋白结构预测，答案就在那里，每个蛋白结构就是一个答案，谜面就是氨基酸一级
: 序列，然后有几千个cases（蛋白结构很多是redundant的）。 可是大家就是没有figur
: e out这个一级到三级的秘密。连driven force也吵到现在，backbone hydrogen/local
: secondary strucure driven or hydrophobic force driven?
:
: coupling
: 分子
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D******n
发帖数: 2836 | 29 对，这也是一个考虑的方面，也许单单一级序列并不能是蛋白折叠，需要其他条件。
最近crowding也很热md里面也有人做。我没搞清楚的问题是，蛋白质在体外也能产生稳
定结构吧。这个crowding的作用究竟有多大？
DNA
【在 s***e 的大作中提到】
: 事实上大蛋白质的folding肯定不是一个简单的物理问题. 现在作蛋白质folding预测的
: 都是小蛋白. 大点的蛋白有chaperon帮忙. 此外细胞内部是个crowding的环境.
: Crowding对蛋白质folding有没有影响我不清楚. 不过纯粹的靠crowding就能fold DNA
: 到很小的尺寸. 这个还是很惊人的.
: Macromolecular Crowding Induced Elongation and Compaction of Single DNA
: Molecules Confined in a Nanochannel
: C. Zhang, P.G. Shao, J.A. van Kan, and J.R.C. van der Maarel
: Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of
: America, 106, 16651-16656 (2009).
: 这篇文章里, 50 um长的DNA 单靠 crowding就被fold到一个globular 结构, 大概300
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s***e
发帖数: 911 | 30 Crowding的驱动力是depletion force. Depletion force本质上和Osmotic pressure的
起源一样, 都不是具体的物理相互作用力, 而是熵力. 换句话说靠局部的熵减换取全
局的熵增.
对前面说的DNA 例子而言, DNA紧密贴在一起（熵减）, 可以省出一些水去dilute
crowding molecules (熵增). 对protein而言, 道理也是一样的. 不过我没有见过
crowding对蛋白folding影响的研究.
【在 D******n 的大作中提到】
: 对，这也是一个考虑的方面，也许单单一级序列并不能是蛋白折叠，需要其他条件。
: 最近crowding也很热md里面也有人做。我没搞清楚的问题是，蛋白质在体外也能产生稳
: 定结构吧。这个crowding的作用究竟有多大？
:
: DNA
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g**********t
发帖数: 475 | 31 我不太了解你做的方向，有一个很幼稚的问题。为什么你认为减小细胞增殖时所消耗的serum会受到positive selection呢？换句话说，你认为最小化提供给细胞的serum在进化上有什么好处？
【在 b******l 的大作中提到】
: 我来说个简化过的例子吧，来解释一下其中的一条：历史依赖性。细胞培养在 serum-
: free 的 medium 里，然后给一个 0.3% 的 serum step，发现细胞不会 proliferate；
: 如果先给一个 20%x5hr 的 serum shock，再给 0.3% 的 serum step，细胞就会
: proliferate。也就是说，0.3% 的 serum level 是否会促使 proliferation，取决于
: 之前有没有过一个 serum shock。[1]
: 我的问题：如何寻找到某种提供 serum 的 stragety，可以使得细胞 proliferate，同
: 时使得提供给细胞的 serum 最少。也就是说，寻找某种 temporal serum level
: profile，使得细胞 proliferate，同时使得这个 profile 下面的面积最小。这个问题
: 的生物学上意义可想而知了。目前大家主要研究的是一个信号的 on 或者 off，有或无
: 。而 in vivo 大部分信号都是小幅波动的，最常见的波动周期是 24hr。根据我现在的
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p*******r
发帖数: 4048 | 32 最经典的例子当然就是这个版上大家人人喊打的结构生物学啦。 ：）
networks
U S
【在 s***e 的大作中提到】
: 你举的例子都太复杂了. 我举个更简单的, 已经足以说明很多生物复杂问题需要依赖直
: 接测量才能有效定量化. Mitotic chromosome究竟是有个rigid protein scaffold,
: DNA绕在上面; 还是一个DNA network, protein只是提供网格节点的稳定性? 以前猜东
: 猜西, 也不如抓住一个chromosome, 测量它的力学响应, 以及MNase对这个力学响应的
: 理解深刻. 结论是mitotic chromosome是一个DNA network. 而且是一个非常松散的网
: 络.
: Poirier MG, Marko JF. Free in PMC Mitotic chromosomes are chromatin networks
: without a mechanically contiguous protein scaffold. Proc Natl Acad Sci U S
: A. 2002 Nov 26;99(24):15393-7. Epub 2002 Nov 18.
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s***e
发帖数: 911 | 33 你作super resolution imaging吗? 达到< 20 nm精度, 最好的时间分辨率是多少?
【在 p*******r 的大作中提到】
: 最经典的例子当然就是这个版上大家人人喊打的结构生物学啦。 ：）
:
: networks
: U S
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b******l
发帖数: 1632 | 34 首先，最小化只是一种数学手段，不是目的。寻找最小化地提供 serum （其实我关心
的不是 serum，而是某种具体的信号，比如说某种 growth factor，某种 hermone）的
策略，或者说，寻找一种 temporal pattern 来实现最少的 serum 的提供量的直接考
虑，不是 serum 的量，而是什么样的 temporal pattern 是最有效的，是细胞最敏感
的。最小化只是一个寻找这种 pattern 的数学手段。这种效率最高的 pattern 是什么
样子的，为什么会最高效，是由什么样的 cellular mechanisms 决定的，才是更有趣
的东西。
其次，对于 growth factor 来说，量小些显然更安全。
再次，对于别的东西，量小些显然更经济实惠 ;)
的serum会受到positive selection呢？换句话说，你认为最小化提供给细胞的serum在
进化上有什么好处？
serum-
proliferate；
决于
，同
问题
或无
在的
【在 g**********t 的大作中提到】
: 我不太了解你做的方向，有一个很幼稚的问题。为什么你认为减小细胞增殖时所消耗的serum会受到positive selection呢？换句话说，你认为最小化提供给细胞的serum在进化上有什么好处？
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r****r
发帖数: 379 | 35 我觉得大家有点偏离话题了
所以回到问题本身，现在有哪些瓶颈导致系统生物学无法运用到每个实验室呢？这里不是要求每一个实验室都可以马上深入到借助数学工具去解释生物学问题。
不知我理解的对不对，大家谈到两个答案，高通量定量数据的缺乏和直接测量的困难，但是就高通量而言，现在在转录和蛋白水平上得到高通量数据已经不是大的问题了，就直接测量而言，这取决于你回到什么问题了。直接测量可能在很多问题上对建模很关键，不过还有更多的问题，我想要知道的答案，我觉得没有这一类困难:)，比如很简单的，我想知道一种细胞分化中已知的20个有效作用因子他们之间如何协同其作用的。又比如我想知道在一堆影响细胞包装产生病毒的因素中，这些因素如何协同其作用？他们的输出都可以定量化，但对应输入，中间显然仍然有很多步骤，这是个存在的问题啊。你总不能把这个问题分解成一系列输入直接对应输出之类小问题去解决吧。。。。。。
所以，我的问题是还要做什么才能让这个世界上大部分实验室都愿意去大量产生定量的数据（定量干涉对应的定量检测）呢，如果高通量和直接测量对一部分问题而言都不是瓶颈了？
我的理解是，如果大部分实验室不加入这一类研究，大家都拥挤在 |
r****r
发帖数: 379 | 36 我结合自己的体会，一个问题就在于，很多功能研究，必须将cellular/biochemistry/
physiological phenotypes 变成molecular(transcriptomics/protemoics/
metabolomics) phenotpyes，我才愿意去做高通量筛选和高通量的数据采集，不然高通
量筛选会因为输出不方便检测而变得不可操作，高通量采集会因为没有对应定量的输入变化而产生一堆毫无意义的数据。
mcp这个protimocis杂志上的数据，有多少生物学家们会去看？因为其中大部分定量数
据都是没有实现这个转化，只是在时间窗口上和功能吻合罢了，比如研究分化，就采集
分化不同时期的表达谱，这会有很大帮助吗？
如果我可以通过前期的高通量数据采集，然后能够用一群分子的变化代替分化的表型变
化，这个时候我就可以将这群分子的变化当作输出实现高通量的筛选，累积更多的干涉
到输出的定量数据，最后在这个基础上建模。 |
p*******r
发帖数: 4048 | 37
If you use STED, time resolution will be 1 us or so per pixel.
【在 s***e 的大作中提到】
: 你作super resolution imaging吗? 达到< 20 nm精度, 最好的时间分辨率是多少?
|
p*******r
发帖数: 4048 | 38 Those experiments are not easy. I can see that the transcriptome problem
will soon be solved by deep sequencing.
How do you plan to get high throuput protein data?
不是要求每一
个实验室都可以马上深入到借助数学工具去解释生物学问题。
，但是就高通
量而言，现在在转录和蛋白水平上得到高通量数据已经不是大的问题了，就直接测量而
言，这取决于
你回到什么问题了。直接测量可能在很多问题上对建模很关键，不过还有更多的问题，
我想要知道的
答案，我觉得没有这一类困难:)，比如很简单的，我想知道一种细胞分化中已知的20个
有效作用因子
他们之间如何协同其作用的。又比如我想知道在一堆影响细胞包装产生病毒的因素中，
这些因素如何
协同其作用？他们的输出都可以定量化，但对应输入，中间显然仍然�: 泻芏嗖
街瑁馐歉龃嬖诘奈
侍獍 Ｄ阕懿荒馨颜飧鑫侍夥纸獬梢幌盗惺淙胫苯佣杂κ涑鲋嘈∥侍馊ソ饩霭伞！！
！！！�
的数据（
【在 r****r 的大作中提到】
: 我觉得大家有点偏离话题了
: 所以回到问题本身，现在有哪些瓶颈导致系统生物学无法运用到每个实验室呢？这里不是要求每一个实验室都可以马上深入到借助数学工具去解释生物学问题。
: 不知我理解的对不对，大家谈到两个答案，高通量定量数据的缺乏和直接测量的困难，但是就高通量而言，现在在转录和蛋白水平上得到高通量数据已经不是大的问题了，就直接测量而言，这取决于你回到什么问题了。直接测量可能在很多问题上对建模很关键，不过还有更多的问题，我想要知道的答案，我觉得没有这一类困难:)，比如很简单的，我想知道一种细胞分化中已知的20个有效作用因子他们之间如何协同其作用的。又比如我想知道在一堆影响细胞包装产生病毒的因素中，这些因素如何协同其作用？他们的输出都可以定量化，但对应输入，中间显然仍然有很多步骤，这是个存在的问题啊。你总不能把这个问题分解成一系列输入直接对应输出之类小问题去解决吧。。。。。。
: 所以，我的问题是还要做什么才能让这个世界上大部分实验室都愿意去大量产生定量的数据（定量干涉对应的定量检测）呢，如果高通量和直接测量对一部分问题而言都不是瓶颈了？
: 我的理解是，如果大部分实验室不加入这一类研究，大家都拥挤在
|
p*******r
发帖数: 4048 | 39 I think we need high throuput microscopy to realize this.
This field is in its infancy and I happen to an expert in this. :)
biochemistry/
入变化而产生一
堆毫无意义的数据。
【在 r****r 的大作中提到】
: 我结合自己的体会，一个问题就在于，很多功能研究，必须将cellular/biochemistry/
: physiological phenotypes 变成molecular(transcriptomics/protemoics/
: metabolomics) phenotpyes，我才愿意去做高通量筛选和高通量的数据采集，不然高通
: 量筛选会因为输出不方便检测而变得不可操作，高通量采集会因为没有对应定量的输入变化而产生一堆毫无意义的数据。
: mcp这个protimocis杂志上的数据，有多少生物学家们会去看？因为其中大部分定量数
: 据都是没有实现这个转化，只是在时间窗口上和功能吻合罢了，比如研究分化，就采集
: 分化不同时期的表达谱，这会有很大帮助吗？
: 如果我可以通过前期的高通量数据采集，然后能够用一群分子的变化代替分化的表型变
: 化，这个时候我就可以将这群分子的变化当作输出实现高通量的筛选，累积更多的干涉
: 到输出的定量数据，最后在这个基础上建模。
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t*d
发帖数: 1290 | 40 现在的高通亮只在非常有限的地方实现了。主要是基因表达谱。蛋白表达谱也还不太成
熟吧。
当然更重要的从可控制的输入到可高通亮读取的输出之间有一个大黑箱。你的因子怎么
进入细胞，进入细胞后，和谁在一起了，怎么进了细胞核，怎么调控基因的转录，这些
都没有高通亮，甚至低通量的手段都没有。这种情况下，不要奢望通过表达谱数据推论
出20个因子的相互作用，就算一个因子的作用途径也很难彻底搞清楚。
现在牛X的显微技术可以直接研究那个黑箱。但是等它成熟的路还很长。即使你能全程
录像每个因子在细胞内的行为，因子功能对量的依赖，对其它因子的依赖，对生理条件
的依赖怎么搞定？
就算你搞清楚了这20个因子之间的相互关系，以及他们和其它细胞因子的相互关系，你
怎么通过这个复杂网络预测细胞受到扰动后反应？
不是要求每一个实验室都可以马上深入到借助数学工具去解释生物学问题。
，但是就高通量而言，现在在转录和蛋白水平上得到高通量数据已经不是大的问题了，
就直接测量而言，这取决于你回到什么问题了。直接测量可能在很多问题上对建模很关
键，不过还有更多的问题，我想要知道的答案，我觉得没有这一类困难:)，比如很简单
的，我想
【在 r****r 的大作中提到】
: 我觉得大家有点偏离话题了
: 所以回到问题本身，现在有哪些瓶颈导致系统生物学无法运用到每个实验室呢？这里不是要求每一个实验室都可以马上深入到借助数学工具去解释生物学问题。
: 不知我理解的对不对，大家谈到两个答案，高通量定量数据的缺乏和直接测量的困难，但是就高通量而言，现在在转录和蛋白水平上得到高通量数据已经不是大的问题了，就直接测量而言，这取决于你回到什么问题了。直接测量可能在很多问题上对建模很关键，不过还有更多的问题，我想要知道的答案，我觉得没有这一类困难:)，比如很简单的，我想知道一种细胞分化中已知的20个有效作用因子他们之间如何协同其作用的。又比如我想知道在一堆影响细胞包装产生病毒的因素中，这些因素如何协同其作用？他们的输出都可以定量化，但对应输入，中间显然仍然有很多步骤，这是个存在的问题啊。你总不能把这个问题分解成一系列输入直接对应输出之类小问题去解决吧。。。。。。
: 所以，我的问题是还要做什么才能让这个世界上大部分实验室都愿意去大量产生定量的数据（定量干涉对应的定量检测）呢，如果高通量和直接测量对一部分问题而言都不是瓶颈了？
: 我的理解是，如果大部分实验室不加入这一类研究，大家都拥挤在
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r****r
发帖数: 379 | 41 quantitative target protemocis will be available for each lab soon
some institutitions do it very well and within next 10 years, this tech
would replace WB
【在 p*******r 的大作中提到】
: Those experiments are not easy. I can see that the transcriptome problem
: will soon be solved by deep sequencing.
: How do you plan to get high throuput protein data?
:
: 不是要求每一
: 个实验室都可以马上深入到借助数学工具去解释生物学问题。
: ，但是就高通
: 量而言，现在在转录和蛋白水平上得到高通量数据已经不是大的问题了，就直接测量而
: 言，这取决于
: 你回到什么问题了。直接测量可能在很多问题上对建模很关键，不过还有更多的问题，
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a*****i
发帖数: 1045 | 42 显然是个很不错的话题，
看来生物信息学还会是热点。。。
不是要求每一个实验室都可以马上深入到借助数学工具去解释生物学问题。
，但是就高通量而言，现在在转录和蛋白水平上得到高通量数据已经不是大的问题了，
就直接测量而言，这取决于你回到什么问题了。直接测量可能在很多问题上对建模很关
键，不过还有更多的问题，我想要知道的答案，我觉得没有这一类困难:)，比如很简单
的，我想知道一种细胞分化中已知的20个有效作用因子他们之间如何协同其作用的。又
比如我想知道在一堆影响细胞包装产生病毒的因素中，这些因素如何协同其作用？他们
的输出都可以定量化，但对应输入，中间显然仍然? 泻芏嗖街瑁馐歉龃嬖诘奈侍獍
Ｄ阕懿荒馨颜飧鑫侍夥纸獬梢幌盗惺淙胫苯佣杂κ涑鲋嘈∥侍馊ソ饩霭伞！！！！！
?: 所以，我的问题是还要做什么才能让这个世界上大部分实验室都愿意去大量产生定
量的数据（定量干涉对应的定量检测）呢，如果高通量和直接测量对一部分问题而言都
不是瓶颈了？
题上去建模，10年后还是如此。p53-Mdm2的振荡不知道发了多少paper了，回答了什么
重要问题没有？
在很好实验设计指导下产生这些定量数据？
【在 r****r 的大作中提到】
: 我觉得大家有点偏离话题了
: 所以回到问题本身，现在有哪些瓶颈导致系统生物学无法运用到每个实验室呢？这里不是要求每一个实验室都可以马上深入到借助数学工具去解释生物学问题。
: 不知我理解的对不对，大家谈到两个答案，高通量定量数据的缺乏和直接测量的困难，但是就高通量而言，现在在转录和蛋白水平上得到高通量数据已经不是大的问题了，就直接测量而言，这取决于你回到什么问题了。直接测量可能在很多问题上对建模很关键，不过还有更多的问题，我想要知道的答案，我觉得没有这一类困难:)，比如很简单的，我想知道一种细胞分化中已知的20个有效作用因子他们之间如何协同其作用的。又比如我想知道在一堆影响细胞包装产生病毒的因素中，这些因素如何协同其作用？他们的输出都可以定量化，但对应输入，中间显然仍然有很多步骤，这是个存在的问题啊。你总不能把这个问题分解成一系列输入直接对应输出之类小问题去解决吧。。。。。。
: 所以，我的问题是还要做什么才能让这个世界上大部分实验室都愿意去大量产生定量的数据（定量干涉对应的定量检测）呢，如果高通量和直接测量对一部分问题而言都不是瓶颈了？
: 我的理解是，如果大部分实验室不加入这一类研究，大家都拥挤在
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r****r
发帖数: 379 | 43 我想对于大部分搞系统生物学的人而言，大部分生物学家们要的定量其实可能是你们眼
里的伪定量：我们要这些定量是为了能更方便的大规模的实现输入和输出的对应关系，
而要将生物学变成一个真正的定量的自然科学，可能需要你们讨论的，对每一步都要求
定量，你们觉得有了黑箱就无法实现模型化，生物学家们可以容许黑箱存在下的实验所产生的定量数据。
这个其实不矛盾，只是个先后的问题，所以我问我们现在如果要更多的实验室加入系统生物学研究，哪些是切实可行可以做的？结果一帮哥们给我的印象是：基本上很难，10年之内还只是少数lab玩的东西。
瑞士的X计划，我觉得就是走的第一步，他们一方面去解决了蛋白和小分子定量的问题，一方面去做大规模输入干扰，找到更多的新的节点。
【在 t*d 的大作中提到】
: 现在的高通亮只在非常有限的地方实现了。主要是基因表达谱。蛋白表达谱也还不太成
: 熟吧。
: 当然更重要的从可控制的输入到可高通亮读取的输出之间有一个大黑箱。你的因子怎么
: 进入细胞，进入细胞后，和谁在一起了，怎么进了细胞核，怎么调控基因的转录，这些
: 都没有高通亮，甚至低通量的手段都没有。这种情况下，不要奢望通过表达谱数据推论
: 出20个因子的相互作用，就算一个因子的作用途径也很难彻底搞清楚。
: 现在牛X的显微技术可以直接研究那个黑箱。但是等它成熟的路还很长。即使你能全程
: 录像每个因子在细胞内的行为，因子功能对量的依赖，对其它因子的依赖，对生理条件
: 的依赖怎么搞定？
: 就算你搞清楚了这20个因子之间的相互关系，以及他们和其它细胞因子的相互关系，你
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a*****i
发帖数: 1045 | 44 关键是研究这些东西的意义何在，纯粹的科学兴趣么？
我觉得大部分实验实都在往实用主义上靠，所以也不在乎这些了。
【在 r****r 的大作中提到】
: 我想对于大部分搞系统生物学的人而言，大部分生物学家们要的定量其实可能是你们眼
: 里的伪定量：我们要这些定量是为了能更方便的大规模的实现输入和输出的对应关系，
: 而要将生物学变成一个真正的定量的自然科学，可能需要你们讨论的，对每一步都要求
: 定量，你们觉得有了黑箱就无法实现模型化，生物学家们可以容许黑箱存在下的实验所产生的定量数据。
: 这个其实不矛盾，只是个先后的问题，所以我问我们现在如果要更多的实验室加入系统生物学研究，哪些是切实可行可以做的？结果一帮哥们给我的印象是：基本上很难，10年之内还只是少数lab玩的东西。
: 瑞士的X计划，我觉得就是走的第一步，他们一方面去解决了蛋白和小分子定量的问题，一方面去做大规模输入干扰，找到更多的新的节点。
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p*******r
发帖数: 4048 | 45 I doubt it. Frankly I don't believe much of the data coming out of mass
specs. Our institution is probably as good as any other.
【在 r****r 的大作中提到】
: quantitative target protemocis will be available for each lab soon
: some institutitions do it very well and within next 10 years, this tech
: would replace WB
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p*******r
发帖数: 4048 | 46 If you can get it to really work, you will make billions. All drug
companies are immensely interested.
【在 a*****i 的大作中提到】
: 关键是研究这些东西的意义何在，纯粹的科学兴趣么？
: 我觉得大部分实验实都在往实用主义上靠，所以也不在乎这些了。
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r****r
发帖数: 379 | 47 2 or years ago, you could say that. but within next 5 years, you will change
your mind:) actually they make it work only these two years
when i was in phd studies, ms is a bull shit in terms of quantitative assay.
【在 p*******r 的大作中提到】
: I doubt it. Frankly I don't believe much of the data coming out of mass
: specs. Our institution is probably as good as any other.
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c****n
发帖数: 21367 | 48 "我们怎样才能让每个实验室都可以去定量地去研究多个基因之间地关系怎么决定一个生
物学功能呢？我们不一定都要象一些实验室那样采集大量的数据去做系统生物学，也许
换一种研究方法让我们的数据信息量更大。"
为什么要把基因作为输入变量呢？直接多分子输入观察多分子输出也是可以的。:)
【在 r****r 的大作中提到】
: 许多人每天花大量的时间研究几个一个或两个基因和一个功能的关系，最后得到的结果
: 就是干涉这个基因，可以影响某个功能，但这个对我们理解生物学有多大帮助呢？
: cancer biology领域发了那么多文章，人们受益多少呢？
: 如果我们不能了解多分子（可能是蛋白，小rna和其它一些分子）之间的关系如何决定
: 一个功能，怎么能更确切地依据这个去开发药物治疗疾病呢？
: ips只是转了三个基因就实现了一个伟大的梦想，何大一整个cocktail就得到完全不同
: 的治疗效果，又有多少领域需要我们去从多分子之间的关系入手去回答我们的问题呢？
: 我们怎样才能让每个实验室都可以去定量地去研究多个基因之间地关系怎么决定一个生
: 物学功能呢？我们不一定都要象一些实验室那样采集大量的数据去做系统生物学，也许
: 换一种研究方法让我们的数据信息量更大。
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p*******r
发帖数: 4048 | 49 I hope you are right. :)
change
assay.
【在 r****r 的大作中提到】
: 2 or years ago, you could say that. but within next 5 years, you will change
: your mind:) actually they make it work only these two years
: when i was in phd studies, ms is a bull shit in terms of quantitative assay.
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r****r
发帖数: 379 | 50 we collaborate with Ruedi Aebersold to work on this and got impressive data
the last 2 years.
【在 p*******r 的大作中提到】
: I hope you are right. :)
:
: change
: assay.
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y***i
发帖数: 11639 | 51 这个工作看着真不错。
这是正确的生物/物理的结合方向。什么 mathmatics biology，说实话，我觉得就是
在浪费时间。
DNA
一级
【在 s***e 的大作中提到】
: 事实上大蛋白质的folding肯定不是一个简单的物理问题. 现在作蛋白质folding预测的
: 都是小蛋白. 大点的蛋白有chaperon帮忙. 此外细胞内部是个crowding的环境.
: Crowding对蛋白质folding有没有影响我不清楚. 不过纯粹的靠crowding就能fold DNA
: 到很小的尺寸. 这个还是很惊人的.
: Macromolecular Crowding Induced Elongation and Compaction of Single DNA
: Molecules Confined in a Nanochannel
: C. Zhang, P.G. Shao, J.A. van Kan, and J.R.C. van der Maarel
: Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of
: America, 106, 16651-16656 (2009).
: 这篇文章里, 50 um长的DNA 单靠 crowding就被fold到一个globular 结构, 大概300
|
n********k
发帖数: 2818 | 52 very interested but don't know much about this topic, read some of the
replies... Anyhow, do we really need to
be very quantitative? or how quantative shall we go? As far as I can think,
once we can produce data
repetitively in mass and start to appreciate the rules and the laws, we
might not really need to be that
quantitative, because biology or organisms in nature is a very very messy
system filled with robustness,
redundency and noise/individual differences...I am very much tired of one
gene
【在 r****r 的大作中提到】
: 许多人每天花大量的时间研究几个一个或两个基因和一个功能的关系，最后得到的结果
: 就是干涉这个基因，可以影响某个功能，但这个对我们理解生物学有多大帮助呢？
: cancer biology领域发了那么多文章，人们受益多少呢？
: 如果我们不能了解多分子（可能是蛋白，小rna和其它一些分子）之间的关系如何决定
: 一个功能，怎么能更确切地依据这个去开发药物治疗疾病呢？
: ips只是转了三个基因就实现了一个伟大的梦想，何大一整个cocktail就得到完全不同
: 的治疗效果，又有多少领域需要我们去从多分子之间的关系入手去回答我们的问题呢？
: 我们怎样才能让每个实验室都可以去定量地去研究多个基因之间地关系怎么决定一个生
: 物学功能呢？我们不一定都要象一些实验室那样采集大量的数据去做系统生物学，也许
: 换一种研究方法让我们的数据信息量更大。
|
s*****o
发帖数: 26 | 53 Ruedi Aebersold 在找个领域算做的最好的那个级别了。他们在yeast里面的定量已经
做的非常好了。以前认识他实验室的
一个博士后，专门做yeast系统的质谱定量。
data
【在 r****r 的大作中提到】
: we collaborate with Ruedi Aebersold to work on this and got impressive data
: the last 2 years.
|
l******a
发帖数: 278 | 54 Very possbly, the bistability in dynamical system can explain what you
described.
【在 b******l 的大作中提到】
: 我来说个简化过的例子吧，来解释一下其中的一条：历史依赖性。细胞培养在 serum-
: free 的 medium 里，然后给一个 0.3% 的 serum step，发现细胞不会 proliferate；
: 如果先给一个 20%x5hr 的 serum shock，再给 0.3% 的 serum step，细胞就会
: proliferate。也就是说，0.3% 的 serum level 是否会促使 proliferation，取决于
: 之前有没有过一个 serum shock。[1]
: 我的问题：如何寻找到某种提供 serum 的 stragety，可以使得细胞 proliferate，同
: 时使得提供给细胞的 serum 最少。也就是说，寻找某种 temporal serum level
: profile，使得细胞 proliferate，同时使得这个 profile 下面的面积最小。这个问题
: 的生物学上意义可想而知了。目前大家主要研究的是一个信号的 on 或者 off，有或无
: 。而 in vivo 大部分信号都是小幅波动的，最常见的波动周期是 24hr。根据我现在的
|
b******l
发帖数: 1632 | 55 。。。 做得就是 bistable switch 啊。问得是什么样的 temporal pattern 可以最有
效地 turn ON the switch。
serum-
proliferate；
决于
，同
问题
或无
在的
【在 l******a 的大作中提到】
: Very possbly, the bistability in dynamical system can explain what you
: described.
|
l****y
发帖数: 398 | 56 only if a chinese company starts to mass produce orbitraps. :P
【在 r****r 的大作中提到】
: quantitative target protemocis will be available for each lab soon
: some institutitions do it very well and within next 10 years, this tech
: would replace WB
|
s***e
发帖数: 911 | 57 Per pixel 大概 200 - 300 nm 尺寸? 如果要到 < 20 nm精度, 至少需要对多少photon
(多少pixels)求平均定Centroid?
【在 p*******r 的大作中提到】
: I hope you are right. :)
:
: change
: assay.
|
p*******r
发帖数: 4048 | 58 per pixel is 10nm.
STED is a scanning technique, unlike STORM/PALM.
photon
【在 s***e 的大作中提到】
: Per pixel 大概 200 - 300 nm 尺寸? 如果要到 < 20 nm精度, 至少需要对多少photon
: (多少pixels)求平均定Centroid?
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s***e
发帖数: 911 | 59 Oh! 相比PALM, 有什么劣势没有? PALM太慢. 作细胞还成, 作molecular interaction
dynamics有点牵强.
【在 p*******r 的大作中提到】
: per pixel is 10nm.
: STED is a scanning technique, unlike STORM/PALM.
:
: photon
|
p*******r
发帖数: 4048 | 60 贵。
interaction
【在 s***e 的大作中提到】
: Oh! 相比PALM, 有什么劣势没有? PALM太慢. 作细胞还成, 作molecular interaction
: dynamics有点牵强.
|
|
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s***e
发帖数: 911 | 61 技术上没有任何别的的劣势吗?
【在 p*******r 的大作中提到】
: 贵。
:
: interaction
|
l*h
发帖数: 4124 | 62 这个题目看着真别扭。也不知道是哪国的英语。
【在 r****r 的大作中提到】
: 许多人每天花大量的时间研究几个一个或两个基因和一个功能的关系，最后得到的结果
: 就是干涉这个基因，可以影响某个功能，但这个对我们理解生物学有多大帮助呢？
: cancer biology领域发了那么多文章，人们受益多少呢？
: 如果我们不能了解多分子（可能是蛋白，小rna和其它一些分子）之间的关系如何决定
: 一个功能，怎么能更确切地依据这个去开发药物治疗疾病呢？
: ips只是转了三个基因就实现了一个伟大的梦想，何大一整个cocktail就得到完全不同
: 的治疗效果，又有多少领域需要我们去从多分子之间的关系入手去回答我们的问题呢？
: 我们怎样才能让每个实验室都可以去定量地去研究多个基因之间地关系怎么决定一个生
: 物学功能呢？我们不一定都要象一些实验室那样采集大量的数据去做系统生物学，也许
: 换一种研究方法让我们的数据信息量更大。
|
p*******r
发帖数: 4048 | 63 more bleaching.
【在 s***e 的大作中提到】
: 技术上没有任何别的的劣势吗?
|
t*d
发帖数: 1290 | 64 你把我搞晕乐。
我看了看题目，发现我跑题了。不过你好像也跑了，把定量和系统生物学等同起来。系
统生物学的内容太大、太杂，我们还是先不要提它吧。
我觉得“how to make biology to become more quantitative”是个纯技术问题。我
对这个一点不懂。不过看了你的帖子，觉得你的问题也可能是“怎么更好地利用定量技
术解决生物学问题”，或者“怎么更好地利用高通量技术解决生物学问题”。
“生物学家们可以容许黑箱存在下的实验所产生的定量数据”。看你的问题是什么。如
果你的问题“改变因子a，基因表达谱会怎么改变”，那么一个简单的array实验可以回
答你的问题。如果你的问题是“因子a是怎么改变基因表达谱的？请画出通路图”，那
就不那么容易了。简单地高通量或者高定量都无法代替巧妙地实验设计。
关于X计划，大规模的输入干扰实验显然要很多钱的，小实验室还是玩不起的。
可以看看High－content－screening 的东西，也学有你想要的东东。
所产生的定量数据。
统生物学研究，哪些是切实可行可以做的？结果一帮哥们给我的印象是：基本上很难，
10年之内还只是少数l
【在 r****r 的大作中提到】
: 我想对于大部分搞系统生物学的人而言，大部分生物学家们要的定量其实可能是你们眼
: 里的伪定量：我们要这些定量是为了能更方便的大规模的实现输入和输出的对应关系，
: 而要将生物学变成一个真正的定量的自然科学，可能需要你们讨论的，对每一步都要求
: 定量，你们觉得有了黑箱就无法实现模型化，生物学家们可以容许黑箱存在下的实验所产生的定量数据。
: 这个其实不矛盾，只是个先后的问题，所以我问我们现在如果要更多的实验室加入系统生物学研究，哪些是切实可行可以做的？结果一帮哥们给我的印象是：基本上很难，10年之内还只是少数lab玩的东西。
: 瑞士的X计划，我觉得就是走的第一步，他们一方面去解决了蛋白和小分子定量的问题，一方面去做大规模输入干扰，找到更多的新的节点。
|
s*r
发帖数: 2757 | 65 http://www.pnas.org/content/early/2009/12/11/0907732106.short?rss=1
A feeling for the numbers in biology
Although the quantitative description of biological systems has been going
on for centuries, recent advances in the measurement of phenomena ranging
from metabolism to gene expression to signal transduction have resulted in a
new emphasis on biological numeracy. This article describes the confluence
of two different approaches to biological numbers. First, an impressive
array of quantitative |
M*P
发帖数: 6456 | 66 给个reference吧。
【在 b******l 的大作中提到】
: high-throughput 的一个作用就是可以借助海量数据来解决 bio 领域最让人头大的
: variation 的问题，通过 statistics 来获得对某种行为的 reliable 的描述。
: 比如说，我过去研究的一个简单的细胞行为，variation 大到让人绝望。最后我用了一
: 种特殊的 metric 来建立 billion-level database，再用 bayasian model 来重新描
: 述同一个的细胞行为，那个清晰，漂亮和稳定啊。但这种方法就需要海量数据采集，必
: 须用 high-throughput 的方法。
:
: quanti
: 结果
: 决定
|
M*P
发帖数: 6456 | 67 bottleneck是很多small scale的实验在large scale里无法重复。
【在 r****r 的大作中提到】
: 现在的bottleneck在哪里呢？或者说如果要实现整个过程，那么从哪个节点入手更容易
: 获得突破并形成多米诺骨牌效应推动整个链条的运作呢？
: 我理解的是问题在于这个完整的过程如果能被大部分实验室应用，那么产生的需求就会
: 极大推动整个研究链条上的各项服务和产品的发展，并最终使整个过程更加成熟。
: 现在有一些大的中心在做这个事，可我理解，如果大部分实验室不能加入到这个研究过
: 程，那么这里面最重要的一个，定量数据（功能）的多样化会非常有限。
: 如果要启动大部分实验室都进入这个研究过程，也许在初期并不需要从定量数据到定量
: 扰动之间的这个模型建设。
|
r****t
发帖数: 10904 | 68 你们讲得都很高深，就是不大看得懂。就这个例子来说， 我的理解是 t-test 检验两
个 distribution mean 是不是不同，只要两个 distribution 均值都存在就行了，具
体是什么 distribution 没关系。你觉得呢？
【在 b******l 的大作中提到】
: 定量研究的一个关键问题或者说机遇就是 distributions。也就是说，定量研究给出的
: ，往往不是简单的一个个值，而是一个个的 distributions，数据分析时需要研究
: distributions 之间的 mapping 关系。现有的数学工具往往都不行，必须自己开发新
: 的数学工具。比如说，一个简单的 t-test，如果每个量都是一个 distribution，那目
: 前就没有现成的数学方法来做。这个对 biologists 来说是困难，对于做
: bioinformatics 的来说，就是机遇。
:
: 方。
|
p*****m
发帖数: 7030 | 69 你这个是开玩笑的 你说说有两个样本 分布未知均值分别是1 3，两个样本均值有没有显
著差异吧
【在 r****t 的大作中提到】
: 你们讲得都很高深，就是不大看得懂。就这个例子来说， 我的理解是 t-test 检验两
: 个 distribution mean 是不是不同，只要两个 distribution 均值都存在就行了，具
: 体是什么 distribution 没关系。你觉得呢？
|
D******n
发帖数: 2836 | 70 .......
t-test has normality assumption. although it is robust to a lil bit
deviation.
【在 r****t 的大作中提到】
: 你们讲得都很高深，就是不大看得懂。就这个例子来说， 我的理解是 t-test 检验两
: 个 distribution mean 是不是不同，只要两个 distribution 均值都存在就行了，具
: 体是什么 distribution 没关系。你觉得呢？
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